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基于双深度Q网络算法的无人机辅助密集网络资源优化策略
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作者 陈佳美 孙慧雯 +2 位作者 李玉峰 王宇鹏 别玉霞 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2621-2629,共9页
为顺应未来网络向密集化与空间化方向的发展趋势,该文提出构建一种多基站共存的空地结合超密集复杂网络,并开发半分布式方案以优化网络资源。首先,建立包括宏基站、微基站和无人机(UAV)空中基站在内的多种基站共存的超密集复杂网络构架... 为顺应未来网络向密集化与空间化方向的发展趋势,该文提出构建一种多基站共存的空地结合超密集复杂网络,并开发半分布式方案以优化网络资源。首先,建立包括宏基站、微基站和无人机(UAV)空中基站在内的多种基站共存的超密集复杂网络构架。在此基础上,针对传统完全集中式方案存在的计算负担重、响应速度慢以及分布式方案缺乏全局优化视角等问题,提出一种半分布式的双深度Q网络(DDQN)功率控制方案。该方案旨在优化网络能效,通过分布式决策与集中训练相结合的方式,有效平衡了计算复杂度和性能优化。具体而言,半分布式方案利用DDQN算法在基站侧进行分布式决策,同时引入集中式网络训练器以确保整体网络的能效最优。仿真结果表明,所提出的半分布式DDQN方案能够很好地适应密集复杂网络结构,与传统深度Q网络(DQN)相比,在能效和总吞吐量方面均取得了显著提升。 展开更多
关键词 空地密集网络 半分布式 双深度Q网络算法 资源优化
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基于神经网络算法的反间歇性窃电行为监测方法
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作者 黄根 王大成 +2 位作者 张辉 叶晟 莫雨阳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第1期38-42,共5页
针对当前反间歇性窃电行为监测方法准确性差用户用电数据识别平均精度较低等问题,提出基于神经网络算法的反间歇性窃电行为监测方法。构建基础窃电分析模型;使用中值滤波器剔除采集到的无用数据,完成用电数据采集及预处理;应用神经网络... 针对当前反间歇性窃电行为监测方法准确性差用户用电数据识别平均精度较低等问题,提出基于神经网络算法的反间歇性窃电行为监测方法。构建基础窃电分析模型;使用中值滤波器剔除采集到的无用数据,完成用电数据采集及预处理;应用神经网络逆传播算法优化窃电行为监测神经网络模型,并设定间歇性窃电行为识别函数,实现对间歇性窃电行为的监测;构建实验环节,通过F_(1)值与平均精度2种指标分析应用效果。实验结果表明:该方法使数据分析能力得到提升,能提高反间歇性窃电行为监测准确性。 展开更多
关键词 神经网络算法 反间歇性窃电行为监测 用电信息采集系统 高压电能采集 反窃电技术 线损计算
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BP神经网络算法结合超高效液相色谱-质谱联用技术研究红花治疗慢性酒精性肝损伤的作用机制 被引量:1
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作者 王曦烨 韩晓静 +2 位作者 姜明洋 白梅荣 许良 《质谱学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期897-906,I0006,共11页
临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/k... 临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/kg酒精连续灌胃28天,建立CALI模型;给药组大鼠分别以高(4.290 3 g/kg)、中(1.430 1 g/kg)、低(0.476 7 g/kg)剂量灌胃红花提取物。采用大鼠血清代谢组学分析方法结合超高效液相色谱-质谱技术鉴定与CALI相关的潜在生物标志物,并研究红花对这些生物标志物的调控机制。利用MATLAB软件建立BP神经网络模型处理组学数据的分类问题。从苏木精和伊红(H&E)染色实验发现,高剂量红花提取物减轻了肝细胞的损伤程度;与模型组相比,高剂量红花组中的丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天冬氨酸氨基转移酶(AST)的表达水平降低,表明高剂量红花提取物具有肝保护作用。BP神经网络模型的分类准确率为95.8%,分类效果良好。通过火山图分析共鉴定出20种与CALI相关的生物标志物,红花可以对这些生物标志物产生回调效果。研究表明,红花可能通过对甘油三酯、脂肪酸、磷脂、胆汁酸、氨基酸、维生素E代谢的调控作用而对CALI产生治疗效果。本研究可为红花的推广和临床应用提供了理论基础。 展开更多
关键词 红花 慢性酒精性肝损伤 代谢组学 超高效液相色谱-质谱(UHPLC-MS) BP神经网络算法
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基于径向基函数神经网络算法的高频转阀阀芯稳定性
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作者 薛召 陈泽吉 +1 位作者 贾文昂 白继平 《液压与气动》 北大核心 2024年第9期98-107,共10页
针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLA... 针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明:与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络算法 高频转阀 液压马达 转速控制
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紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型
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作者 陈林林 吴松遥 +5 位作者 王玲 张铭 李昕彤 张海鹏 郝熙 李伟 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期206-214,共9页
为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后... 为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。 展开更多
关键词 食用油 煎炸油 紫外光谱 掺伪 BP神经网络算法
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无人机高光谱遥感和集成深度置信神经网络算法用于密云水库水质参数反演 被引量:5
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作者 乔智 姜群鸥 +1 位作者 律可心 高峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2066-2074,共9页
随工业化及社会经济迅速发展,水源地面临的水体污染、恶化不断加剧,开展有效的水质监测是水源保护的重要前提。密云水库是北京重要的地表水源地,在保护首都水源安全方面发挥着重要作用。为更精准的监测密云水库水质参数及污染程度,采用... 随工业化及社会经济迅速发展,水源地面临的水体污染、恶化不断加剧,开展有效的水质监测是水源保护的重要前提。密云水库是北京重要的地表水源地,在保护首都水源安全方面发挥着重要作用。为更精准的监测密云水库水质参数及污染程度,采用4期无人机高光谱遥感数据,基于随机子空间的集成深度置信神经网络算法(EDBN),构建密云水库水质参数反演模型,对密云水库总氮(TN)、总磷(TP)两项水质参数进行反演。首先,采用基于递归特征消除法对高光谱影像降维处理,将光谱数据与地面水质监测数据进行叠加,通过最小化训练过程中误差来确定隐藏层数、神经节点数等网络结构参数;然后采用由知识源域向网络迁移方式逐步拓展网络,对密云水库总氮和总磷两个水质参数进行训练并对结果进行验证;最后,反演密云水库潮河大坝和白河大坝区域水质参数,揭示其主要水质参数时空演变规律。研究结果显示:(1)构建总氮、总磷反演模型R^(2)分别为0.8355、0.7703,MSE分别为0.0153、0.0008,这表明基于随机子空间的集成深度置信神经网络算法模型对密云水库水质参数反演效果较好;(2)密云水库总氮浓度变化随季节发生一定波动,在夏季浓度较低,秋季相对较高。总磷浓度变化相对平稳,表明密云水库周边区域对磷污染控制效果良好;(3)白河大坝区域水质优于潮河大坝区域,总氮浓度相对偏高,整体处于Ⅲ类水平。而总磷浓度较低,整体处于Ⅱ类水平,较好时可以达到Ⅰ类水平。整体水质可以满足饮用水源的标准,但仍需加强对氮、磷污染物有效监管。研究结果将为密云水库水质高效监测与水源保护提供重要科学依据。 展开更多
关键词 无人机高光谱 深度神经网络算法 水质反演 密云水库
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煤矿采空区智能充填深度神经网络算法 被引量:4
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作者 周忠斌 梁卫国 +1 位作者 郭凤岐 阎雾龙 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期223-230,共8页
【目的】采空区智能充填是煤炭资源绿色安全智能高效开采的重要方向,其关键在于对井下采空区矸石充填过程进行智能决策与控制。【方法】为实现该目标,以采空区充填后围岩应力及变形作为监测指标,建立了一种采空区智能充填深度神经网络算... 【目的】采空区智能充填是煤炭资源绿色安全智能高效开采的重要方向,其关键在于对井下采空区矸石充填过程进行智能决策与控制。【方法】为实现该目标,以采空区充填后围岩应力及变形作为监测指标,建立了一种采空区智能充填深度神经网络算法,该算法可以通过输入煤层埋深、厚度、工作面长度、直接顶厚度等关键基本参数,进行相应条件下不同充填方案的采场应力及围岩变形计算分析。将FLAC3D模拟400种不同条件下的充填开采结果作为数据集,对建立的智能充填深度神经网络算法进行训练测试,并和其余3种不同算法进行对比分析。【结果】结果表明:建立的智能充填深度神经网络算法总体优于随机森林、决策树和多元线性回归算法,每组数据运算平均速度仅为0.013 s;智能充填深度神经网络算法计算的顶板最大变形、工作面煤壁压力峰值、巷道超前支护距离等关键参数误差均值介于2%~8%之间;应用该算法针对现场实际条件进行测试,结果与现场实际结果基本吻合,表明该算法科学可行。【结论】本研究对煤矿绿色智能开采具有重要意义与价值。 展开更多
关键词 采空区充填 绿色开采 智能充填 深度神经网络算法
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基于传感器阵列及神经网络算法的NH_(3)和NO_(2)混合气体体积分数识别 被引量:1
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作者 包叶朋 张毅然 +2 位作者 陈婷 湛日景 林赫 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期150-154,共5页
针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列... 针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列。通过提取特征值、神经网络训练,构建传感器阵列输出与气体体积分数的映射模型,并使用该模型由传感器阵列的响应结果对NH_(3),NO_(2)混合气体进行体积分数预测。实验结果表明:经训练后的神经网络能对NH_(3),NO_(2)混合气体中各组分体积分数进行有效预测,平均预测误差分别为3.64%和2.48%。本文所开发的传感器阵列及神经网络算法有效避免了电阻型传感器选择性差的局限,实现了对NH_(3)和NO_(2)混合气体的高效识别和体积分数测量。 展开更多
关键词 传感器阵列 二氧化氮 氨气 交叉敏感性 神经网络算法
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基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术 被引量:4
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作者 郭飞 孔恒 乔国刚 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第3期230-233,239,共5页
[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的... [目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。 展开更多
关键词 城市轨道交通 施工安全 不安全行为 智能识别技术 卷积神经网络算法
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基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化 被引量:2
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作者 李岸 庞志愿 《工具技术》 北大核心 2024年第2期110-115,共6页
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几... 针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。 展开更多
关键词 孔径精度 锪窝深度精度 工艺参数 BP神经网络算法 哈里斯鹰算法
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基于计算机网络算法的智能采摘机器人设计
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作者 张肖杰 苑东明 《农机化研究》 北大核心 2024年第10期202-207,共6页
为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘... 为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明:误差分布范围为-1.2%~5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明:机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%,2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%,3.4%]。 展开更多
关键词 采摘机器人 网络算法 双目系统 引导线拟合
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基于计算机网络算法的智能插秧机控制优化 被引量:1
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作者 符志军 王景景 《农机化研究》 北大核心 2024年第4期78-82,共5页
针对我国插秧机的智能化和自动化控制水平较低的问题,基于计算机网络算法对智能插秧机控制进行了优化。智能插秧机的控制系统主要组成包括单片机、视觉导航装置、自动转向装置、挡位和油门、数据采集系统、通讯装置及发动机等。为了使... 针对我国插秧机的智能化和自动化控制水平较低的问题,基于计算机网络算法对智能插秧机控制进行了优化。智能插秧机的控制系统主要组成包括单片机、视觉导航装置、自动转向装置、挡位和油门、数据采集系统、通讯装置及发动机等。为了使插秧机能够进行自动导航,首先将插秧机抽象为数学模型,再按照模糊算法和纯追踪算法结合的控制算法对前轮转角求解,使插秧机能够按照预设路径行驶。为了验证该智能插秧机的控制性能,对其进行自动导航控制试验,表明插秧机可以进行有效的自动导航。 展开更多
关键词 智能插秧机 计算机网络算法 控制优化 自动导航 模糊算法 追踪算法
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基于气象观测数据建立卷积神经网络算法反演PM_(2.5)
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作者 王雨轩 周甘凝 +1 位作者 许文龙 秦孟晟 《农业灾害研究》 2024年第3期109-111,共3页
利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且... 利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且比一般的线性回归算法效果更佳,为反演PM_(2.5) 提供了一种新的机器学习方法。(2)在影响PM_(2.5) 反演的各输入变量因子中,PM_(10)与能见度变量为高相关因子。利用神经卷积网络算法反演PM_(2.5) 理论上反演精度能够随着输入信息增多而不断提高。 展开更多
关键词 CNN卷积神经网络算法 气象观测数据 PM_(2.5)
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BP神经网络算法多指标优化酸枣仁汤提取工艺 被引量:2
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作者 李若暄 何千千 +2 位作者 刘宏博 汪子皓 王艳艳 《包装与食品机械》 CAS 北大核心 2024年第4期27-34,共8页
为了优化酸枣仁汤的提取工艺,以提取时间、提取次数、料液比为考察因素,以总黄酮、总皂苷、总酚、多糖的提取率为评价指标,采用熵权法进行综合评价。在单因素试验的基础上,运用Box-Behnken响应面设计和BP神经网络算法,优化酸枣仁汤化学... 为了优化酸枣仁汤的提取工艺,以提取时间、提取次数、料液比为考察因素,以总黄酮、总皂苷、总酚、多糖的提取率为评价指标,采用熵权法进行综合评价。在单因素试验的基础上,运用Box-Behnken响应面设计和BP神经网络算法,优化酸枣仁汤化学成分的提取工艺,并进行工艺验证。结果表明,BP神经网络算法预测的最优提取工艺综合评分为149.11,优于Box-Behnken响应面法的综合评分137.16。确定BP神经网络验证的工艺为最优工艺,即提取时间80 min,提取次数2次,料液比1:7 g/mL,该条件下获得的总黄酮、总皂苷、总酚、多糖含量分别为(10.73±0.63)mg/g,(73.34±1.77)mg/g,(16.73±0.56)mg/g,(413.08±8.34)mg/g。研究为酸枣仁汤的提取工艺优化提供依据。 展开更多
关键词 酸枣仁汤 Box-Behnken响应面 BP-神经网络遗传算法 提取工艺
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地震、测井资料联合反演的神经网络算法研究 被引量:25
15
作者 吴大奎 李亚林 +3 位作者 伍志明 熊艳 游文秀 李旭明 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期55-57,共3页
地震资料与测井资料联合反演技术用于反演地震剖面 ,得到了由测井曲线构成的剖面。文章研究基于近年来得到不断发展和应用的非线性理论中的神经网络算法 ,其目的是为了得到高分辨率、高精度的反演剖面。方法具有自适应子波调整的特点 ,... 地震资料与测井资料联合反演技术用于反演地震剖面 ,得到了由测井曲线构成的剖面。文章研究基于近年来得到不断发展和应用的非线性理论中的神经网络算法 ,其目的是为了得到高分辨率、高精度的反演剖面。方法具有自适应子波调整的特点 ,克服了传统反演方法在这一方面的缺陷 ;能够反演多种测井曲线 ,比传统反演方法具有明显优势 ;可获得纵、横向上分辨率均较高、与实际资料吻合程度高的反演剖面 ,有利于储层的高精度、综合性的研究。方法在初步应用中取得了较好效果 。 展开更多
关键词 地震资料 测井资料 联合反演技术 地震剖面 神经网络算法 储层预测
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基于BP神经网络算法的弹药需求仿真研究 被引量:14
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作者 俞杰 沈寿林 王三喜 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2734-2736,共3页
克服了传统算法带来的不足,采用神经网络的BP算法进行仿真计算,得到弹药需求与武器生存能力、射击精度、目标类型、目标毁伤程度等相关因素的内在联系,反映了弹药实际需求与多种外部因素的复杂的非线性关系,对战时的弹药供应决策具有重... 克服了传统算法带来的不足,采用神经网络的BP算法进行仿真计算,得到弹药需求与武器生存能力、射击精度、目标类型、目标毁伤程度等相关因素的内在联系,反映了弹药实际需求与多种外部因素的复杂的非线性关系,对战时的弹药供应决策具有重要意义。 展开更多
关键词 弹药需求 传统算法 神经网络算法 仿真
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结合面法向和切向接触刚度的MPSO-BP神经网络算法的建模 被引量:13
17
作者 杨红平 傅卫平 +2 位作者 王雯 师彪 杨世强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1856-1861,共6页
提出一种基于改进的粒子群和BP神经网络相结合的算法模型,用改进粒子群优化算法优化BP神经网络参数。以机械结合面法向接触刚度和切向接触刚度作为算例。考虑结合面配对副材料、接触载荷、表面加工方法、表面粗糙度和结合面间的介质作... 提出一种基于改进的粒子群和BP神经网络相结合的算法模型,用改进粒子群优化算法优化BP神经网络参数。以机械结合面法向接触刚度和切向接触刚度作为算例。考虑结合面配对副材料、接触载荷、表面加工方法、表面粗糙度和结合面间的介质作为主要因素,对8组结合面法向和切向接触刚度进行预测建模,并对仿真与实验结果进行比较与误差分析。结果表明,该方法实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向和切向接触刚度较高精度的建模和预测。 展开更多
关键词 改进PSO—BP神经网络算法 法向和切向接触刚度 预测
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基于图像处理技术和BP神经网络算法的玉米病害诊断方法的研究 被引量:8
18
作者 曹丽英 张晓贤 +1 位作者 伞晓辉 陈桂芬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期300-302,共3页
为了快速诊断识别玉米病害,及时采取防治措施,提高玉米病害的诊断水平,将图像处理技术和BP神经网络算法引入到玉米病害识别和诊断中。实验测试表明,利用图像处理技术的病害识别模型对采集的病害样本进行处理识别所得到的分析结论与实际... 为了快速诊断识别玉米病害,及时采取防治措施,提高玉米病害的诊断水平,将图像处理技术和BP神经网络算法引入到玉米病害识别和诊断中。实验测试表明,利用图像处理技术的病害识别模型对采集的病害样本进行处理识别所得到的分析结论与实际应用领域的真实结论相符,满足农业生产的实际应用。该项技术为保证玉米产量和玉米品质提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 玉米病害 图像处理技术 数学形态学 神经网络算法
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多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统 被引量:9
19
作者 岳光 潘玉田 +2 位作者 张华君 刘学杰 李宇峰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期203-208,共6页
提出一种改进型多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统,对多神经元PID控制器进行交叉并联构建并在DSP中运行,解决国内无人侦察车单片机伺服控制系统数据处理速度慢、设计不灵活、智能算法应用受限问题.结果表明该方法收敛速... 提出一种改进型多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统,对多神经元PID控制器进行交叉并联构建并在DSP中运行,解决国内无人侦察车单片机伺服控制系统数据处理速度慢、设计不灵活、智能算法应用受限问题.结果表明该方法收敛速度快、无需人工干预实现自主调节系统被控量,仿真及试验验证了算法的有效性,为无人侦察车应用于战场侦察、突发灾害紧急救援等提供理论基础和借鉴. 展开更多
关键词 改进型多神经元 神经网络算法 无人侦察车 DSP 伺服控制
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基于遗传神经网络算法的纺织生产过程参数反演 被引量:7
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作者 杨建国 熊经纬 +1 位作者 徐兰 项前 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期234-241,共8页
针对纺织工艺中部分参数不易获得却又对加工工艺产生重要影响的情况,基于BP(back propagation)神经网络算法建立纺织工艺参数正演模型,用遗传算法优化了网络的初始阈值和权值,使得网络预测精度大大提高,在此基础上,通过改进的遗传算法... 针对纺织工艺中部分参数不易获得却又对加工工艺产生重要影响的情况,基于BP(back propagation)神经网络算法建立纺织工艺参数正演模型,用遗传算法优化了网络的初始阈值和权值,使得网络预测精度大大提高,在此基础上,通过改进的遗传算法对反演参数进行求解.以实例验证了该算法的可行性和有效性,对纺织企业提高工艺开发的针对性、降低生产成本有一定的借鉴作用. 展开更多
关键词 纺织生产参数反演 工艺设计 遗传神经网络算法
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